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    路面污渍也能用来攻击!基于深度学习的自动车道居中辅助系统的安全研究

    研究主要展示了产品级L2自动驾驶系统中的自动车道居中辅助系统(ALC,Automated Lane Centering)的安全。L2自动驾驶车通常利用深度神经网络(DNN)的车道检测来实现ALC。...研究发现,DNN模型层面的漏洞可以导致整个 ALC 系统层面的攻击效果。...尽管方便,但ALC系统需要具有较高的安全性:当ALC系统做出错误的转向决策时,人类驾驶员可能没有足够的反应时间来防止即将发生的安全隐患,例如开出路面或与相邻车道上的车辆相撞。...因此,了解ALC系统的安全属性势在必行。 在ALC系统中,最关键的一步是车道线检测,它通常由基于深度神经网络(DNN)的车道线检测模型来实现。...然而,由于两个主要的设计挑战,这些方法不能直接应用于攻击ALC系统。 (1) 在ALC系统中,由于车辆行驶轨迹受攻击影响,相机的视角会逐渐向左或右偏移,捕捉不同的道路区域。

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